问题标签 [predictive]

我已经拟合了以下模型，其中 Y 和 var1,...,vark 是已知变量：

Y ~ 二项式（P，试验）

试验〜制服（0,1e3）

logit(P) = b_1 + b_2*var1 + ... + b_k*vark

b_1, ..., bk ~ 正常(mean=0, sd=100)

错误的代码是：

我的目标是使用逻辑回归系数的后验分布（即 b_1，...，b_4）来预测不同数据集上的 P（var1，...，var3 的新值）。为此，我需要获得预测后验分布（PPD），但我无法弄清楚如何做到这一点。rstanarm::posterior_predict()RJgas有类似的命令吗？如果没有，有谁知道在这种情况下如何获得 PPD？

我是时间序列预测问题的新手。我研究了可用于预测多变量时间序列模型的不同模型，但最终只找到了 VAR、VARMA 模型。如果有的话，我想知道其他不同的算法。提前致谢。

我正在创建一个基于 Web 的 Lua 编辑器。到目前为止，我已经让 Monaco 编辑器工作得很好。现在我希望通过为用户提供代码完成来使其更智能。我到处寻找我想做的具体例子，但找不到任何东西，所以我不确定它是否可能。

首先，我有一些可用于 Lua 脚本的全局函数库。假设这个库叫做“foo”，它在库中有几个函数，比如说“bar”和“baz”。因此，当用户键入“f”时，它应该弹出“foo”作为可能的代码完成。假设用户选择“foo”并且编辑器将其写出来。现在，当用户添加一个“。” 编辑器应该显示下一组代码完成 - 即列出“bar”和“baz”作为可能的选项。假设用户选择“栏”。现在在屏幕上编辑器应该显示“foo.bar()”。假设“bar”有一个参数需要填写。它应该将光标放在“（”和“）”之间

毕竟，我还想让编辑做更多的事情。现在让我们说“foo.bar()”返回一个表（Lua 称之为字典类型数组）——出于我的目的，这个表可以被认为是一个具有属性的类。我们将类型称为“moo”，它具有“shoo”和“goo”属性。

所以 - 总之，用户应该能够编写如下代码：

并且编辑器应该显示“foo”、“bar”、“bar”函数签名的代码完成，并意识到“a”的类型是“moo”，并且当用户键入“a”时。它显示“shoo”和“goo”作为代码完成选项。

请帮忙 - 我该怎么做？我精通 JS 并且已经全部设置好并准备就绪......但是没有具体的例子可以向我展示如何教 Monaco 不同的函数以及这些类型的返回类型和属性。所有代码完成示例，例如使用 registerCompletionItemProvider 的完成提供程序示例，都仅限于非常简单的情况，并且不会向 Monaco 教授任何有关类型的内容。

许多关于摩纳哥的屏幕截图似乎表明我正在尝试做的事情是可能的。

TextEditor我的用户界面中有一个简单的。但是每当键盘出现并且我输入时，我都无法让键盘顶部的预测工具栏来建议表情符号。

我尝试使用 Instagram、Facebook、Twitter、消息应用程序、笔记应用程序，它们都可以正常工作！

我将自动更正设置为默认值（打开）。我玩了不同keyboardType(...)的无济于事。我正在使用 SwiftUI。

任何帮助是极大的赞赏。

更新： 奇怪的是，表情符号开始自动出现——我觉得是设备上的一些人工智能检测你是否在文本字段中使用表情符号，在某些时候它会开始建议它们？我想确认其他人的情况。

我想使用 R 建立预测模型。我使用 R studio 作为 IDE。我使用了有关数据集的心脏病并创建了数据模型。我的预测值是分类变量。

但是当我将数据框值添加到模型时，出现以下错误：

对于这个模型，我想使用多个自变量，预测值是因子变量，将返回 0 或 1。

我一直在网上搜寻类似的东西，但我无法弄清楚。

这是我的数据。我正在尝试使用“关闭”的时间序列数据以及“帖子”的时间序列数据来预测“关闭”。我已经尝试查看有关 SARIMA、auto arima 等的文档......但我没有得到任何结果。有谁知道如何在 Python 中做到这一点？这是一个熊猫数据框。

我喜欢在 Rapidminer 中制作预测模型。为了更清楚地了解我的数据集：我具有以下属性：国家/地区 2014 年至 2019 年的年度变化率 2020 年的变化率按部门和公司规模细分指标（例如拥有网站的公司的百分比）

目的：我想通过以下属性预测拆分之间的差异：每个行业/规模每个国家每个指标

由于我有超过 10 个部门/规模、30 多个国家和 20 多个指标，因此手动拆分是一项艰巨的工作，因为我需要为每个组合都这样做。我想知道 RapidMiner 中是否存在允许根据我上面列出的拆分属性进行预测的解决方案？最终目的是如果我能预测像 COVID-19 这样的大流行再次发生时会发生什么。

为了更好地理解，这就是我的 Rapidminer 设计视图现在的样子，试图将我的数据分成 70% 的训练和 30% 的测试并运行决策树模型。但是，正如您在下面看到的那样，这并不顺利。

• 决策树模型
• 参数决策树模型
• 根均方误差

我想为 Twilio 购买一个插件，它允许我在强大的、渐进的或预测的环境中同时呼叫 1 个代理场景。

我正在寻找预测性维护领域中强化学习、马尔可夫决策过程的示例 python 实现。

我自己尝试过，但要么找到了与不同域相关的样本，要么发现了一些无用的东西。

我是新来的。如果有人可以分享 MDP 在预测性维护中的示例实现，将会有很大帮助。

在开发 MCMC Gibbs 采样器后，我正在寻找一种绘制后验预测样本的解决方案。麻烦的是，我不确定如何将观察到的数据（data.frame）绘制在我的后验样本（存储在数组中）的箱线图上，其中 data.frame 中的行整体对应于数组的列。不幸的是，我花了几个月的时间来开发一种算法来获取我的后验样本，所以我对改变我的后验样本的排列不感兴趣。我在下面提供了一个简化的示例来说明我的数据是如何设置的（实际上，每个 obs.y 我有 200 个 obs.y 和 10000 个后验样本，所以我不能像下面那样手动绘制它）。